[发明专利]基于知识点掌握程度的自适应学习方法及计算机系统

权利要求书

1.一种基于知识点掌握程度的自适应学习方法，其特征在于，包括：

采集第一时间段内、针对当前知识点的用户行为数据；

分析所述用户行为数据得到分析结果，所述分析结果包括该第一时间段内的用户峰值表现信息、用户终止表现信息和用户稳定性信息；

根据所述分析结果获得用户对当前知识点的知识点掌握程度；

根据所述知识点掌握程度产生针对该当前知识点的学习内容并推送。

2.根据权利要求1所述的基于知识点掌握程度的自适应学习方法，其特征在于，所述用户峰值表现信息包括所述第一时间段内、针对当前知识点的最高能力值。

3.根据权利要求2所述的基于知识点掌握程度的自适应学习方法，其特征在于，所述用户终止表现信息包括第二时间段内、针对当前知识点的多次能力值，所述第二时间段为第一时间段中离采样时间点最近的一段设定时间，所述采样时间点为第一时间段的终点。

4.根据权利要求3所述的基于知识点掌握程度的自适应学习方法，其特征在于，所述用户稳定性信息包括所述第二时间段内、针对当前知识点的平均能力值。

5.根据权利要求4所述的基于知识点掌握程度的自适应学习方法，其特征在于，所述知识点掌握程度的获得公式为：

其中，Mastery为知识点掌握程度，ab_i为第二时间段内第i个知识点能力值，n为第二时间段内知识点能力值总个数，ab_peak为第一时间段内的最高能力值，λ为放大因子。

6.一种基于知识点掌握程度的自适应学习计算机系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集第一时间段内、针对当前知识点的用户行为数据；

分析模块，用于分析所述用户行为数据得到分析结果，所述分析结果包括该第一时间段内的用户峰值表现信息、用户终止表现信息和用户稳定性信息；

计算模块，用于根据所述分析结果获得用户对当前知识点的知识点掌握程度；

推送模块，根据所述知识点掌握程度产生针对该当前知识点的学习内容并推送。

7.根据权利要求6所述的基于知识点掌握程度的自适应学习计算机系统，其特征在于，所述用户峰值表现信息包括所述第一时间段内、针对当前知识点的最高能力值。

8.根据权利要求7所述的基于知识点掌握程度的自适应学习计算机系统，其特征在于，所述用户终止表现信息包括第二时间段内、针对当前知识点的多次能力值，所述第二时间段为第一时间段中离采样时间点最近的一段设定时间，所述采样时间点为第一时间段的终点。

9.根据权利要求8所述的基于知识点掌握程度的自适应学习计算机系统，其特征在于，所述用户稳定性信息包括所述第二时间段内、针对当前知识点的平均能力值。

10.根据权利要求9所述的基于知识点掌握程度的自适应学习计算机系统，其特征在于，所述知识点掌握程度的获得公式为：

其中，Mastery为知识点掌握程度，ab_i为第二时间段内第i个知识点能力值，n为第二时间段内知识点能力值总个数，ab_peak为第一时间段内的最高能力值，λ为放大因子。